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김태령,한선관 한국인공지능교육학회 2020 한국인공지능교육학회 학술대회 Vol.2020 No.10
본 연구는 인공지능이 실제 구현되기까지의 시스템을 구조화하고 이에 기반하여 총 6단계에서 목표로 하는 교육을 7계층의 인공지능교육 레이어(AI Teaching-Learning Abstraction, AITLA)로 설정하고 각각 의 계층별 교육의 내용과 방법을 구성하였다. 기초 교과교육은 AI Math Layer, 이론과 연구 분야는 AI Algorithm Layer로, 플랫폼과 인프라 부분은 AI Modeling Layer, 서비스 구현 부분은 AI Coding Layer, 산업과 융합 부분은 AI Convergence Layer로, AI 활용은 AI Utilize Layer, 통합 부분은 AI Meta-Thinking Layer로 명명하고 각 계층별로 인공지능교육의 목표와 내용이 다를 수 있음을 알아보고 자 한다.
인지 모델링기반 인공지능 교육 프로그램을 적용한 초등학생의 인공지능 이미지 변화 분석
김태령,한선관 한국정보교육학회 2020 정보교육학회논문지 Vol.24 No.6
본 연구는 초등학생들의 인공지능에 대한 이미지를 긍정적으로 향상시키고자 하는 인지 모델링기반 인공지능 알고리즘 교육 프로그램의 개발에 관한 것이다. 먼저 인공지능 알고리즘 중 협력필터링의 개념을 분석하고 이를 인지모델링 방법을 활용하여 교육 프로그램을 개발하였다. 이후 전문가 타당도 검사를 통해 인지 모델링기반의 콘텐츠 개발 방법과 개발된 프로그램에 대한 적절성이 CVR .80 이상으로 타당함을 확인하였다. 개발 프로그램 은 초등학교 6학년 학생들에게 수업으로 적용하였고 형용사 단어 23쌍을 이용한 의미분별법을 이용하여 사전- 사후에 인공지능에 대한 학생들의 이미지 인식의 변화를 살펴보았다. 학생들의 인공지능에 대한 이미지는 총 23 개 단어 쌍 중 12개에서 유의미한 긍정적 변화를 확인할 수 있었다. This study is about the development of AI algorithm education program using cognition modeling to positively improve students' image on AI. First, we analyzed the concept of user-based collaborative filtering and developed the education program using the cognition modeling method. We checked the adequacy of program through the expert validity test. Both CVR values for the content development method of cognitive modeling and the developed program showed validity above .80. We applied the developed program to elementary school students in class. The test was conducted using a semantic discrimination to examine changes in students' perception of artificial intelligence before and after. We were able to confirm that the students' AI images were significant positive change in 12 of the 23 words in the adjective pair.
김태령,한원식,김민균,이준우,김지선,안수경,이한별,문형곤,이경훈,김태용,한세원,임석아,박인애,김주연,노동영 한국유방암학회 2015 Journal of breast cancer Vol.18 No.1
Purpose: Patients with triple-negative breast cancer (TNBC) withpathologic complete response (pCR) to neoadjuvant chemotherapy(NAC) have superior survival outcomes compared to thosewith residual disease after NAC. This study investigated the valueof three biomarkers, p53, Ki-67, and Bcl-2 for predicting pCRin NAC-treated patients with TNBC. Methods: Between 2003and 2012, 198 patients with pathologically confirmed primaryTNBC were treated with two different taxane-based chemotherapeuticregimens prior to surgery. Before NAC, expression ofp53 (cutoff 25%), Ki-67 (cutoff 10%), and Bcl-2 (cutoff 10%) wasassessed immunohistochemically in core biopsy specimens. The incidence of pCR was correlated with the expression ofthese biomarkers. Results: Overall, pCR occurred in 37 of the198 patients (18.7%). A significant association was observedbetween the pCR rate and overexpression of the p53 and Ki-67biomarkers. Multivariate analysis showed that only p53 expressionwas independently associated with pCR to NAC (odds ratio,3.961; p=0.003). The sensitivity, specificity, positive predictivevalue, and negative predictive value of p53 expression for predictingpCR were 77.8%, 50.3%, 26.2%, and 90.9%, respectively. The pCR rate was the lowest (5.2%) in patients with lowexpression of both p53 and Ki-67, and it was the highest (25.8%)when both biomarkers showed high expression. Conclusion: Expressionof p53 was significantly associated with pCR after NACin patients with TNBC, suggesting that this biomarker might beparticularly valuable in identifying TNBC patients prone to haveresidual disease after NAC.
비대면 온라인 환경에서 SW기반 메이커교육의 효과성 비교: 자기효능감, 학습동기, 흥미도의 관점에서
김태령,한선관,Kim, Tae-ryeong,Han, Sun-gwan 한국정보교육학회 2021 정보교육학회논문지 Vol.25 No.3
본 연구는 SW기반 메이커교육을 비대면 온라인 환경에서 블렌디드 러닝 전략에 따라 다르게 적용한 후 자기효능감, 학습동기, 흥미도의 관점에서 비교한 것이다. 먼저 온라인 교육을 위한 SW 메이커 프로그램을 개발하고 이를 실시간 쌍방향을 포함하는 라이브세미나형 수업과 온라인콘텐츠와 질의응답으로 이루어진 지원제공형 수업으로 각각 적용하였다. 사전, 사후로 나누어 두 전략에 따른 학생들의 차이를 비교한 결과 자기효능감 부분에서는 라이브세미나 형태가 긍정적 효능감과 전체 평균 변화 부분에서 유의미한 차이가 있었고, 학습동기 부분에서는 라이브세미나 형태가 자신감 부분에서 유의미하게 높았으며 흥미 부분에서는 지원제공형 형태가 도구적 흥미와 긴장 부분에서 유의하게 높은 평균을 보여주었다. 비대면 온라인 학습에서 기존 대면상황과 같은 메이커 활동의 효과를 유지하기 위해서는 학생 간 공유 시간 증대와 통합적인 학습 환경, 탐색시간과 학습 자료의 충분한 제공이 필요하다. This study compares Online SW-based maker education in terms of self-efficacy, learning motivation, and interest after applying differently according to blended learning strategies. First, a SW maker program for blended learning was developed and applied as a live seminar-type class including real-time interactive and a support-providing class consisting of online content and Q&A. As a result of comparing the differences between students according to the two strategies divided into pre- and post- survey, in the self-efficacy part, there was a significant difference in the positive efficacy and the overall part, and in the learning motivation part, the live seminar form was significantly higher in the confidence part. In the interest part, the support-providing form showed a significantly higher average in the instrumental interest and nervous part. In order to maintain the effect of maker activities like existing face-to-face situations in Online learning, it is necessary to increase sharing time between students, an integrated learning environment, and sufficient provision of exploration time and learning materials.
예비교사를 위한 온라인 피지컬 컴퓨팅 교육과정 개발과 적용
김태령,한선관 한국정보교육학회 2021 정보교육학회논문지 Vol.25 No.4
본 연구는 예비교사를 대상으로 피지컬 컴퓨팅 교육을 온라인 환경에서 실행하기 위한 교육과정의 개발과 적 용에 관한 연구이다. 먼저 ADDIE 교수설계 모형에 따라 15주 과정의 소프트웨어와 피지컬 컴퓨팅 교육과정을 설계하였다. 온라인에서 사용할 수 있는 도구로 스마트폰 기반의 EPL인 포켓코드와 그에 포함된 각종 센서를 사용한 프로그램을 주제로 교육을 실시하였다. 프로그램 적용 결과 예비교사들의 교수효능감은 개인효능감, 교수 학적 지식, 테크놀로지 교수내용 지식, 결과 기대, 학생에 대한 신념이 모두 유의미하게 향상되었다. 소프트웨어 태도 부분은 소프트웨어 흥미와 소프트웨어의 가치 부분이 유의미하게 증대되었고 소프트웨어 공학자에 대한 인 식은 변화가 없었다. 일반적으로 피지컬 컴퓨팅의 경우 조작 활동이 많이 들어가 온라인 환경에서 실행하기 어 렵다. 해당 연구와 같이 비대면 환경 또는 블렌디드 환경에서 효율적인 교육을 지속할 수 있는 다양한 교육과정 이 개발되길 기대한다. This study is about development and application of a curriculum to implement physical computing education in an online environment for pre-service teachers. First, a 15-week software and physical computing curriculum was designed according to the ADDIE instructional design model. As a tool that can be used online, education was conducted on a program using various sensors using Pocket Code, an EPL based on a smartphone. As a result of the application of the program, Personal efficacy, Pedagogical knowledge, Technology teaching content knowledge, Result expectation, and Student belief were all significantly improved. In the software attitude part, Software interest and Software value part increased significantly, and the Perception of software engineers did not change. In general, in the case of physical computing, it is difficult to execute in an online environment because it involves a lot of manipulation activity. Through various studies that can continue education in a non-face-to-face environment or a blended environment in the post-corona era, it is hoped that it will be possible to provide a high-quality curriculum to pre-service teachers in charge of future education.